pytorch什么是梯度

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  • 1.导数、偏微分、梯度
    • 1.1 导数
    • 1.2 偏微分
    • 1.3 梯度
  • 2. 通过梯度求极小值
  • 3. learning rate

1.导数、偏微分、梯度

1.1 导数

对于y=x 2 2 2 的导数,描述了y随x值变化的一个变化趋势,导数是个标量反应的是变化的程度,标量的长度反应变化率的大小。

1.2 偏微分

偏微分是函数对它的自变量变化率的描述程度,也是标量,是给定自变量的方向,有多少个自变量就有多少个偏微分
z = y 2 2 2 + x 2 2 2
求z对y的偏微分时,把x看成常量

1.3 梯度

梯度是函数所有自变量偏微分组成的向量,梯度既有大小又有方向,大小表示函数在当前点的一个增长速率,方向表示函数在当前点的一个增长方向。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2. 通过梯度求极小值

如下例子:
在这里插入图片描述
上述例子中的function相当于z=x 2 2 2+y 2 2 2,z对x求导时,y看成常数因此导数为0,同样z对y求导时,x看成常数,因此导数为0。

3. learning rate

为了使梯度变化不至于太快,还要再y’上乘以一个learning rate即学习率
在这里插入图片描述

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